Plant Systems niveau: Face et à éliminer les obstacles




Obstacles à surmonter

Malheureusement, il semble encore murs, pour ne pas mentionner les tours d'ivoire de gestion, qui se dressent entre la plante et le reste de l'entreprise. Un mur obscurcit la visibilité de la chaîne d'approvisionnement, ce qui empêche les gens de l'usine d'obtenir une visibilité pertinente dans les chaînes d'approvisionnement en amont et en aval. Même les grandes entreprises bien équipées avec la gestion de la chaîne d'approvisionnement moderne systèmes (SCM) souffrent de lacunes d'information. Par exemple, SAP relate l'expérience d'un directeur d'une usine bien équipée dans une grande entreprise chimique, très moderne: «50 pour cent de la demande qui devient lui est totalement invisible jusqu'à ce qu'il se produit" . Compte tenu de grands temps d'installation de l'entreprise et les coûts de configuration, il s'agit d'un haut mur qui doit être surmonté.

deuxième partie de L'importance des systèmes au niveau des usines .

autre mur conserve l'information dans l'atelier. Étant donné le manque d'intégration et de visibilité, les réactions aux événements imprévus sont principalement motivées par téléphone e-mails et frénétique appels à l'atelier. En conséquence, beaucoup d'informations sont perdues. Les rapports sur les événements d'hier arrivent trop tard ou n'ont pas les détails nécessaires pour appuyer les décisions opérationnelles quotidiennes. Pourtant, dans le «sens et répondre" environnement des entreprises modernes idéalement gérées, les données générées par les événements comme ils se produisent offre la meilleure base pour les décisions et les actions de gestion et, plus important encore, le temps n'est pas perdu. Ainsi, si l'on pouvait lien bi-directionnel ce qui se passe sur le plancher de la boutique avec le côté commercial, puis mettre les événements dans un contexte d'affaires, la prise de décision sera plus rapide et les entreprises pourrait être en mesure de satisfaire la demande des clients, même si les problèmes n'ont pas été mis en évidence précédemment.

Par ailleurs, dans une société multi-usine ou dans une chaîne d'approvisionnement complexe, quelques applications locales peut atteindre des centaines de générateurs de données disparates et les sources d'information. La valeur de ces applications est généralement basé sur chaque système et ils sont traités comme une réponse autonome à un ensemble particulier de conditions de fonctionnement. La valeur globale du système n'est pas pris en compte car ces applications sont construites avec une vue centrée sur les données qui est étroit et se concentre uniquement sur les conditions requises pour un processus spécifique.

Des systèmes disparates de class="articleText">

d'information et groupes utilisent leurs propres vues étroites de données pour prendre des décisions qui affectent leur département dans un sens, et peuvent avoir une incidence ensemble de l'entreprise en un autre. Par exemple, un système d'application conçu pour soutenir l'assurance qualité (QA) département devrait contenir des questions de gestion de qualité importants, y compris contrôle statistique du processus (CPS), mesure non-conformités et des statistiques, soutien corrective d'action, le test in-process, etc, mais aussi des questions importantes, telles que travaux en cours (WIP) suivi, évolution des coûts et le calendrier ne seraient pas inclus. De même, les exigences matérielles traditionnelles de planification Systèmes (MRP) sont systèmes à boucle fermée qui mettent l'accent sur les mécanismes internes, et la logique d'utilisation corrompue par et inconscients de forces et les réalités extérieures. Voir axée sur la demande Versus matériaux traditionnels Requirement Planning .

Lorsque les systèmes de production à l'atelier ne sont pas synchronisées et intégrées, un décalage dans les résultats globaux des processus d'affaires, et le personnel de production compromettre leur productivité et la performance par perdre du temps à la chasse aux informations critiques. D'autre part, les responsables de production obtiennent généralement une image de recul de ce qui s'est passé la semaine dernière ou, dans le meilleur des cas, le décalage passé. S'il ya une anomalie, il / elle aura besoin de plus d'informations pour comprendre pourquoi le problème s'est produit, et la réaction en chaîne commence. Pour obtenir les données associées, les opérateurs doivent passer par un grand nombre de systèmes de rassembler toutes les informations dont ils ont besoin et plus de temps à traquer l'information. superviseurs de production et les directeurs d'usine sont donc constamment "incendie" parce qu'ils n'ont pas une gestion automatisée basée sur les exceptions, et la latence, les retards et l'augmentation résulte des coûts. En outre, le personnel de production ne peuvent pas mesurer avec précision, un moniteur ou contrôler leurs indicateurs clés de performance (KPI). Par exemple, l'une des plus grandes entreprises chimiques aux États-Unis rémunère son personnel des opérations en fonction de leur performance et si elles atteignent la qualité de première classe et la spécification de conformité. Ainsi, pour compenser équitablement, l'entreprise a besoin d'un tableau de bord de l'intelligence de fabrication pour créer une vue de la façon dont ses employés font.

Ceci est la deuxième partie d'une note en trois parties. Part One discuté de la situation au niveau des usines. La troisième partie analysera l'impact sur le marché et faire des recommandations d'utilisation.

fond

Bien que répandue depuis le milieu des années 1980, le besoin de conformité, l'efficacité et l'efficacité au sein de la chaîne d'approvisionnement a suscité un regain d'intérêt dans les applications au niveau des usines. Les deux versions manuelles et informatisées de ces systèmes et de leurs composants génèrent et entretiennent une grande quantité de données qui pourraient être utiles à d'autres personnes au sein de l'entreprise, ainsi que pour les partenaires commerciaux externes sur la demande et l'offre.

Historiquement, cette information a été difficile de retrouver au sein de ces communautés d'utilisateurs en dehors de l'usine. Cependant, que la disponibilité de cette information s'améliore à mesure que les vendeurs à reconnaître et à améliorer leurs applications au niveau des usines avec une portée de fonctionnement plus large, et mettent un accent particulier sur l'AQ, Product Lifecycle Management (PLM), et produit informations de données à travers la chaîne d'approvisionnement. l'accès au Web et d'autres outils qui collectent et agréger les données provenant de systèmes disparates sont également en cours d'élaboration.

La partie la plus difficile de rendre les données de production disponible est l'extraction et la disposition dans un contexte qui prend en charge les processus d'affaires lisses et les processus de prise de décision appropriées. Technologies de l'information les plus (IT) les départements ne sont pas étroitement (voire pas du tout) reliée à l'exploitation des centrales et ont peu conscience de ce que les données sont disponibles à ce niveau ou comment récupérer ou de les agréger.

autre problème est que des dizaines d'applications au niveau des usines qui sont généralement utilisés dans les entreprises de taille moyenne ont été construits en utilisant les spécifications qui ont depuis longtemps été abandonnés et oubliés. En outre, ils utilisent une technologie qui n'est plus en vogue, et leurs règles de documentation sont rudimentaires, voire inexistants. En outre, lorsque le groupe auquel il localise et identifie les informations souhaitées, le coût et le temps d'intégrer les sources de données sur le plancher de l'usine sont grands et souvent prohibitifs.  

Current Developments

Pour contourner ces problèmes, une idée qui a été gagne en popularité ces derniers temps. Elle implique l'inclusion d'une couche de processus à valeur ajoutée qui peuvent assez facilement relier les sources de données dispersées, récupérer des données spécifiques, effectuer une logique de processus, et d'offrir une sortie pertinente. Les entreprises appliquent des systèmes de renseignement de fabrication (usine) pour apporter une information appropriée à partir de sources de données axées sur les plantes et les agréger dans un contexte significatif pour la présentation et l'analyse. Ces systèmes sont une combinaison d'une plate-forme d'intégration / middleware et intelligence d'affaires applications (BI). Portails peut agréger les données de fabrication et de processus pour les communautés d'utilisateurs spécifiques, et ensuite ils peuvent être utilisés pour partager les informations de planification à travers les chaînes de valeur collaboration (voir Portals: nécessaire mais pas auto-suffisante ). D'autre part, les systèmes de renseignement de fabrication peuvent collecter des données spécifiques à partir d'appareils et de systèmes de plantes ciblées, et d'analyser et ensuite les informations présentes dans les tableaux de bord et autres systèmes de suivi des KPI.

identification par radiofréquence (RFID) peut également être mis à profit dans certains scénarios. Par exemple, un plan d'affaires RFID peut indiquer quel type de peinture se déplace rapidement sur le sol. En utilisant cette information, on pourrait probablement répondre à la question "Et maintenant?" au niveau de la fabrication. Par exemple, le département des ventes pourrait vouloir capitaliser rapidement sur cette opportunité et le plan de production peut alors être ré-alignée en temps réel, basé sur la capacité de livrer ou de la capacité promettre (CTP). Enfin, une notification de la documentation disponible pour l'expédition peut se faire automatiquement et immédiatement.

Ceci conclut la deuxième partie de la note en trois parties. Part One discuté de la situation au niveau des usines. la troisième partie analysera l'impact sur le marché et faire des recommandations d'utilisation.

 
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